英国国家医疗服务体系（NHS）信托基金将使用NVIDIA和AI Centre联合开发的开源框架MONAI，提供面向脑卒中、失智症、心力衰竭、癌症等疾病的临床AI应用。

当房间里的可燃材料突然开始全部燃烧，闪燃就会发生，闪燃导致巨大的热量和可燃气体激增，因而墙壁及爆裂窗户可能会突然破裂。在2008年至2018年的10年期间，美国约有800名消防员在工作中死亡，超过32万名消防员受伤，据估计，其中13%的事故是闪燃事件造成的。

8月16日，由京东集团与京东金融联合打造的国内首个距离产业界最近的数字探索者社区 “JDD空间站”(https://jdder.jd.com/)上线

这项研究探讨了如何使大语言模型生成的机器翻译体现特定译者的风格特点。研究团队来自格罗宁根大学和米兰-比可卡大学，他们使用PAR3数据集（包含7种语言小说的多译者翻译）进行实验。他们首先验证了译者风格的可区分性，然后比较了提示方法与转向技术在引导模型生成个性化翻译方面的效果。研究创新性地提出了基于稀疏自编码器的对比转向方法，通过调整模型内部表示来引导输出风格。结果表明，该方法在保持翻译质量的同时能有效实现个性化，且对较小模型尤其有效。

目前，世界杯正在如火如荼的举行，作为足球运动最顶级的赛事，世界杯一度成为包揽近短时间的最大IP。同时，今年新成立的中央广播电视总台首次分销世界杯新媒体版权，也将今年国内球迷观赛人数拉上了一个新门槛。

2025年是全要素可靠联接之年，是企业全业务上云的大发展之年，是行业大模型平权、普惠化之年，也是AI重构企业全业务启动之年。

2020年开年，人们的生活、工作、学习等都被突如其来的疫情打乱了节奏，健康的重要性也被反复提及。今日，华米科技举办了题为“AI to Decode Future”的首届AI创新大会，公司创始人、董事长兼CEO黄汪在会上表示，华米的使命是科技连接健康！

CES期间,宏碁发布一系列引人注目AI PC新品,均搭载集成NPU加速AI能力的英特尔酷睿Ultra处理器,让笔记本在处理性能和AI技术方面取得了巨大突破,将AI技术融入轻薄本和游戏本多款产品,带来触手可及的AI体验!

Meta研究团队开发了革命性的AU-Net架构，让AI无需传统分词直接从字节理解语言。这项技术在多语言处理和字符级任务上显著超越传统方法，为AI语言理解开辟了新路径。

Hitachi Vantara 在 VSP One 存储平台上集成 CyberSense AI 检测工具，实现对数据变化的实时分析，保障性能、安全和节能，提升勒索软件防护与数据恢复能力。

百度大脑是2016年百度正式对外发布的超大规模神经网络，目前已经成为百度在人工智能领域的“集大成者”。两年来，从1.0版本的基础能力搭建到2.0形成了完整的技术体系，首次开放60多项AI核心能力，再到此次3.0版本的发布，百度大脑的能力仍在不断提升。

金风送爽，秋意渐浓。作为我国对外开放三大展会平台之一，2022年服贸会于9月1日在北京首钢园开幕。

VisTA是一种新型强化学习框架，使视觉AI能够自主探索、选择和组合多种视觉工具。与传统方法不同，VisTA无需人工监督，通过反复尝试学习哪些工具最有效。研究团队在ChartQA、Geometry3K等测试中证明，VisTA显著优于训练免费基线，特别是在分布外样本上表现更佳。其核心创新在于使用群体相对策略优化算法，让AI代理能够根据实际性能而非预设规则来选择工具，为未来发展更灵活的视觉推理系统铺平了道路。

OpenAI 最新推出的 o3 和 o4-mini 推理 AI 模型虽然在编程和数学等任务上表现出色，但幻觉率却远高于以往模型，引发了对准确性的严重担忧，亟待进一步研究。

北卡罗来纳大学教堂山分校研究团队提出MEXA框架，通过动态选择和聚合多个专业AI模型来处理复杂的多模态推理任务。该方法无需额外训练，在视频理解、音频分析、3D场景理解和医学诊断等多个基准测试中显著超越现有模型，为AI系统设计提供了新思路。

以色列理工学院研究团队开发出一种新颖的AI推理改进方法，通过训练专用的"继续思考"标记，让AI模型在解题时能够进行更深入的思考。该方法只需训练单个标记的嵌入向量，保持模型其他参数不变，在数学推理任务中展现出显著效果，准确率提升幅度达到传统方法的三倍以上，为AI推理能力提升提供了高效且通用的解决方案。

这项研究创建了"Visual CounterFact"数据集，通过展示与常识相悖的图像（如蓝色草莓）测试视觉语言模型如何平衡视觉输入与记忆知识。研究发现，模型往往会被视觉输入左右，即使被问及通用知识问题。团队开发了"像素与先验"转向技术，成功控制模型在两种信息源之间的依赖，颜色任务成功率高达92.5%，大小任务达74.6%，为构建更可靠的多模态AI系统提供了新工具。

这篇博文深入解析了KAIST与卡内基梅隆大学研究团队开发的COT ENCYCLOPEDIA框架，该框架能够自下而上地分析、预测和控制大语言模型的推理策略。研究显示，不同的推理策略对模型表现有显著影响，且这些策略主要由训练数据的格式而非内容领域塑造。通过引导模型采用最优策略，可提升模型准确率2.5%-8.3%，为AI系统优化提供了全新方向。

想象一下，当你走在一条陌生的街道上，你会不自觉地移动你的头部和眼睛来感知周围的环境。你可能会抬头看看高楼，左右张望观察街道两侧的店铺，或者转身看看身后是否有车辆驶来。这种自然的观察方式实际上非常类似于电影中摄像机的运动方式。

华南理工大学研究团队构建了迄今最大的中文字符识别数据集MegaHan97K，包含97,455个汉字类别和超过460万个样本，是此前最大数据集的六倍。该数据集首次完全支持最新的GB18030-2022中文标准，通过手写、历史文献和合成三个子集有效解决了长尾分布问题。实验表明，使用该数据集训练的模型性能显著提升，为古籍数字化保护和现代中文处理应用提供了强大技术支撑。